JP2019059464A5 - - Google Patents

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JP2019059464A5
JP2019059464A5 JP2018155283A JP2018155283A JP2019059464A5 JP 2019059464 A5 JP2019059464 A5 JP 2019059464A5 JP 2018155283 A JP2018155283 A JP 2018155283A JP 2018155283 A JP2018155283 A JP 2018155283A JP 2019059464 A5 JP2019059464 A5 JP 2019059464A5
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以上の説明は、現時点において最も実際的な実施形態であると見なされるものに関係している。但し、本開示は、これらの実施形態に限定されるものではなく、逆に、添付の請求項の精神及び範囲に含まれる様々な変更及び等価な構成をカバーすることが意図されており、添付の請求項の範囲には、法の下において許容されるすべてのこのような変更及び等価な構造を包含するように、最も広い解釈の付与を要することを理解されたい。
本明細書に開示される発明は以下の態様を含む。
〔態様1〕
異種車両環境における自律車両動作用の方法であって、
車両センサデータに基づいて、前方において移動している車両を検知することと、
前記車両の軌跡情報に対する軌跡要求を送信することと、
前記軌跡要求に対する前記車両による応答に基づいて、
前記車両の軌跡の確実性推定値を判定し、
前記車両との関係において前記自律車両動作の前記確実性推定値に比例した距離バッファを選択し、
前記自律車両動作を変更するために、前記距離バッファに基づいて変更済みの軌跡計画を生成するべく、前記自律車両動作の軌跡計画を変更することと、
を有する方法。
〔態様2〕
前記変更済みの軌跡計画をブロードキャストすることを更に有する、態様1に記載の方法。
〔態様3〕
前記軌跡要求に対する応答は、
既定の前方観察期間の予想軌跡を含む軌跡計画応答と、
前記車両の準リアルタイム動作パラメータを含む準リアルタイム軌跡応答と、
ヌル応答と、
のうちの少なくとも1つを有する、態様1に記載の方法。
〔態様4〕
前記軌跡計画応答は、第1確実性推定値に関係しており、
前記準リアルタイム軌跡応答は、第2確実性推定値に関係しており、
前記ヌル応答は、第3確実性推定値に関係している、態様3に記載の方法。
〔態様5〕
前記車両の前記準リアルタイム動作パラメータは、
車両向きデータと、
車両速度データと、
車両車線制御データと、
車両ハンドル角度データと、
車両制動データと、
のうちの少なくとも1つを含む、態様3に記載の方法。
〔態様6〕
前記応答に基づいて前記車両の軌跡計画を推定し、これから、既定の前方観察期間の推定軌跡計画を生成することであって、前記推定軌跡計画は、微細な確実性推定値に関係していることと、
前記応答に関係する粗い確実性推定値及び微細な確実性推定値に基づいて前記車両の前記推定軌跡計画の前記確実性推定値を判定することと、
前記車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択することと、
を有する、態様1に記載の方法。
〔態様7〕
前記軌跡要求に対応する前記応答がヌル応答を含む際に、前記車両の前記軌跡の前記確実性推定値は、
前記車両センサデータに基づいて前記車両の軌跡安定性状態を推定することと、
前記軌跡安定性状態から前記車両の前記軌跡の前記確実性推定値を判定することと、
前記車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択することと、
により、判定される、態様1に記載の方法。
〔態様8〕
異種車両環境における自律車両動作用の方法であって、
前記自律車両動作の下にある複数の車両のうちのリード車両の車両センサデータに基づいて、前記リード車両の前方において移動している車両を検知することと、
前記車両の軌跡情報に対する軌跡要求を送信することと、
前記車両による前記軌跡要求に対する応答に基づいて、
前記車両の軌跡の確実性推定値を判定し、
前記車両との関係において前記自律車両用の距離バッファを選択し、
前記複数の車両にブロードキャストするために、前記距離バッファに基づいて変更済みの軌跡計画を生成するべく、前記自律車両の軌跡計画を変更することと、
を有する方法。
〔態様9〕
前記変更済みの軌跡計画を前記複数の車両にブロードキャストすることを更に有する、態様8に記載の方法。
〔態様10〕
前記軌跡要求に対する応答は、
既定の前方観察期間の予想軌跡を含む軌跡計画応答と、
前記車両の準リアルタイム動作パラメータを含む準リアルタイム軌跡応答と、
ヌル応答と、
のうちの少なくとも1つを有する、態様8に記載の方法。
〔態様11〕
前記軌跡計画応答は、第1確実性推定値に関係しており、
前記準リアルタイム軌跡応答は、第2確実性推定値に関係しており、
前記ヌル応答は、第3確実性推定値に関係している、態様10に記載の方法。
〔態様12〕
前記車両の前記準リアルタイム動作パラメータは、
車両向きデータと、
車両速度データと、
車両車線制御データと、
車両ハンドル角度データと、
車両制動データと、
のうちの少なくとも1つを含む、態様10に記載の方法。
〔態様13〕
前記応答に基づいて前記車両用の軌跡計画を推定し、これから、既定の前方観察期間の推定軌跡計画を生成することであって、前記推定軌跡計画は、微細な確実性推定値に関係していることと、
前記応答に関係する粗い確実性推定値及び前記微細な確実性推定値に基づいて前記車両の前記推定軌跡計画の前記確実性推定値を判定することと、
前記車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択することと、
を有する、態様8に記載の方法。
〔態様14〕
前記軌跡要求に対する前記応答がヌル応答を含む際に、前記車両の軌跡の前記確実性推定値は、
前記車両センサデータに基づいて前記車両の軌跡安定性状態を推定することと、
前記軌跡安定性状態から前記車両の軌跡の前記確実性推定値を判定することと、
前記車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択することと、
により、判定される、態様8に記載の方法。
〔態様15〕
異種車両環境における自律車両動作用の車両制御ユニットであって、
車両ネットワークとの間の通信をサービスするための無線通信インターフェイスと、
前記無線通信インターフェイスに、且つ、複数の車両センサ装置に、通信自在に結合されたプロセッサと、
前記プロセッサに通信自在に結合されたメモリと、
を有し、
前記メモリは、
前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、
車両センサデータに基づいて、前記自律車両の前方において移動している車両を検知し、
前記車両の軌跡情報に対する軌跡要求を送信し、
前記軌跡要求に対する応答を受け取る、
ようにする命令を含む車両検出モジュールと、
前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、
前記応答に基づいて、前記車両の軌跡の確実性推定値を判定し、
前記車両及び前記確実性推定値との関係において前記自律車両用の距離バッファを選択し、且つ、
前記距離バッファに基づいて変更済みの軌跡計画を生成するべく、前記自律車両の軌跡計画を変更する、
ようにする命令を含む軌跡計画変更モジュールと、
を含む、車両制御ユニット。
〔態様16〕
前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、前記変更済みの軌跡計画をブロードキャストするようにする命令を含む送信モジュールを更に有する、態様15に記載の車両制御ユニット。
〔態様17〕
前記軌跡要求に対する応答は、
既定の前方観察期間の予想軌跡を含む軌跡計画応答と、
前記車両の準リアルタイム動作パラメータを含む準リアルタイム軌跡応答と、
ヌル応答と、
のうちの少なくとも1つを有する、態様15に記載の車両制御ユニット。
〔態様18〕
前記軌跡計画応答は、第1確実性推定値に関係しており、
前記準リアルタイム軌跡応答は、第2確実性推定値に関係しており、
前記ヌル応答は、第3確実性推定値に関係している、態様17に記載の車両制御ユニット。
〔態様19〕
前記軌跡計画変更モジュールは、前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、
前記応答に基づいて前記車両用の軌跡計画を推定し、且つ、これから、既定の前方観察期間の推定軌跡計画を生成し、前記推定軌跡計画は、微細な確実性推定値に関係しており、
前記応答に関係する粗い確実性推定値及び前記微細な確実性推定値に基づいて前記車両の前記推定軌跡計画の前記確実性推定値を判定し、
前記車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択する、
ようにする命令をさらに含む、態様15に記載の車両制御ユニット。
〔態様20〕
前記軌跡計画変更モジュールは、前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、
前記軌跡要求に対する前記応答がヌル応答を含む際に、
前記車両センサデータに基づいて前記車両の軌跡安定性状態を推定し、
前記軌跡安定性状態から前記車両の前記軌跡の前記確実性推定値を判定し、
前記車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択する、
ことにより、前記車両の軌跡の前記確実性推定値を判定するようにする更なる命令を含む、態様15に記載の車両制御ユニット。
The above description relates to what is considered to be the most practical embodiment at this time. However, the present disclosure is not limited to these embodiments, and is conversely intended to cover various modifications and equivalent configurations contained within the spirit and scope of the appended claims. It should be understood that the scope of the claims requires the provision of the broadest interpretation to include all such modifications and equivalent structures permitted under the law.
The invention disclosed herein includes the following aspects.
[Aspect 1]
A method for autonomous vehicle operation in a heterogeneous vehicle environment.
Detecting a vehicle moving ahead based on vehicle sensor data,
Sending a track request for the track information of the vehicle and
Based on the response of the vehicle to the trajectory request
Judging the certainty estimation value of the trajectory of the vehicle,
A distance buffer proportional to the certainty estimate of the autonomous vehicle operation in relation to the vehicle is selected.
In order to change the autonomous vehicle operation, to change the trajectory plan of the autonomous vehicle operation in order to generate a changed trajectory plan based on the distance buffer.
Method to have.
[Aspect 2]
The method of aspect 1, further comprising broadcasting the modified trajectory plan.
[Aspect 3]
The response to the trajectory request is
A trajectory planning response that includes the expected trajectory for a given forward observation period,
The quasi-real-time trajectory response including the quasi-real-time operation parameters of the vehicle and
Null response and
The method according to aspect 1, wherein the method has at least one of.
[Aspect 4]
The trajectory planning response is related to the first certainty estimate.
The quasi-real-time trajectory response is related to the second certainty estimate.
The method of aspect 3, wherein the null response is related to a third certainty estimate.
[Aspect 5]
The quasi-real-time operating parameters of the vehicle are
Vehicle orientation data and
Vehicle speed data and
Vehicle lane control data and
Vehicle handle angle data and
Vehicle braking data and
The method according to aspect 3, wherein the method comprises at least one of.
[Aspect 6]
The trajectory plan of the vehicle is estimated based on the response, and an estimated trajectory plan for a predetermined forward observation period is generated from the estimation, and the estimated trajectory plan is related to a fine certainty estimation value. That and
Determining the certainty estimate of the estimated trajectory plan of the vehicle based on the coarse certainty estimate and the fine certainty estimate related to the response.
Selecting the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the vehicle
The method according to aspect 1, wherein the method comprises.
[Aspect 7]
When the response corresponding to the track request includes a null response, the certainty estimate of the track of the vehicle is
To estimate the trajectory stability state of the vehicle based on the vehicle sensor data,
Determining the certainty estimation value of the trajectory of the vehicle from the trajectory stability state, and
Selecting the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the vehicle
The method according to aspect 1, which is determined by
[Aspect 8]
A method for autonomous vehicle operation in a heterogeneous vehicle environment.
Detecting a vehicle moving in front of the lead vehicle based on the vehicle sensor data of the lead vehicle among the plurality of vehicles under the autonomous vehicle operation.
Sending a track request for the track information of the vehicle and
Based on the response of the vehicle to the trajectory request
Judging the certainty estimation value of the trajectory of the vehicle,
Select the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the vehicle and
To modify the locus plan of the autonomous vehicle to generate a modified locus plan based on the distance buffer in order to broadcast to the plurality of vehicles.
Method to have.
[Aspect 9]
8. The method of aspect 8, further comprising broadcasting the modified trajectory plan to the plurality of vehicles.
[Aspect 10]
The response to the trajectory request is
A trajectory planning response that includes the expected trajectory for a given forward observation period,
The quasi-real-time trajectory response including the quasi-real-time operation parameters of the vehicle and
Null response and
8. The method of aspect 8, comprising at least one of.
[Aspect 11]
The trajectory planning response is related to the first certainty estimate.
The quasi-real-time trajectory response is related to the second certainty estimate.
The method of aspect 10, wherein the null response is related to a third certainty estimate.
[Aspect 12]
The quasi-real-time operating parameters of the vehicle are
Vehicle orientation data and
Vehicle speed data and
Vehicle lane control data and
Vehicle handle angle data and
Vehicle braking data and
10. The method of aspect 10, comprising at least one of.
[Aspect 13]
The locus plan for the vehicle is estimated based on the response, and an estimated locus plan for a predetermined forward observation period is generated from the estimation, and the estimated locus plan is related to a fine certainty estimation value. Being and
Determining the certainty estimate of the estimated trajectory plan of the vehicle based on the coarse certainty estimate and the fine certainty estimate related to the response.
Selecting the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the vehicle
8. The method according to aspect 8.
[Aspect 14]
When the response to the track request includes a null response, the certainty estimate of the vehicle trajectory is
To estimate the trajectory stability state of the vehicle based on the vehicle sensor data,
Determining the certainty estimation value of the trajectory of the vehicle from the trajectory stability state, and
Selecting the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the vehicle
The method according to aspect 8, which is determined by the above.
[Aspect 15]
A vehicle control unit for autonomous vehicle operation in a heterogeneous vehicle environment.
A wireless communication interface for servicing communication with the vehicle network,
A processor that is communicatively coupled to the wireless communication interface and to a plurality of vehicle sensor devices.
A memory that is communicatively coupled to the processor and
Have,
The memory is
When executed by the processor, the processor
Based on the vehicle sensor data, the vehicle moving in front of the autonomous vehicle is detected, and the vehicle is detected.
A track request for the track information of the vehicle is transmitted, and the track request is transmitted.
Receive a response to the trajectory request,
A vehicle detection module that contains instructions to
When executed by the processor, the processor
Based on the response, the certainty estimation value of the trajectory of the vehicle is determined, and
The distance buffer for the autonomous vehicle is selected in relation to the vehicle and the certainty estimate, and
Modifying the locus plan of the autonomous vehicle to generate a modified locus plan based on the distance buffer.
A trajectory plan change module that contains instructions to
Including vehicle control unit.
[Aspect 16]
The vehicle control unit according to aspect 15, further comprising a transmission module that comprises an instruction that causes the processor to broadcast the modified trajectory plan when executed by the processor.
[Aspect 17]
The response to the trajectory request is
A trajectory planning response that includes the expected trajectory for a given forward observation period,
The quasi-real-time trajectory response including the quasi-real-time operation parameters of the vehicle and
Null response and
The vehicle control unit according to aspect 15, which has at least one of.
[Aspect 18]
The trajectory planning response is related to the first certainty estimate.
The quasi-real-time trajectory response is related to the second certainty estimate.
The vehicle control unit according to aspect 17, wherein the null response is related to a third certainty estimate.
[Aspect 19]
When the trajectory plan change module is executed by the processor, the processor
The locus plan for the vehicle is estimated based on the response, and an estimated locus plan for a predetermined forward observation period is generated from this, and the estimated locus plan is related to a fine certainty estimation value.
The certainty estimate of the estimated trajectory plan of the vehicle is determined based on the coarse certainty estimate related to the response and the fine certainty estimate.
Select the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the vehicle.
The vehicle control unit according to aspect 15, further comprising an instruction to do so.
[Aspect 20]
When the trajectory plan change module is executed by the processor, the processor
When the response to the trajectory request includes a null response
The trajectory stability state of the vehicle is estimated based on the vehicle sensor data, and the vehicle's trajectory stability state is estimated.
From the track stability state, the certainty estimated value of the track of the vehicle is determined, and
Select the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the vehicle.
The vehicle control unit according to aspect 15, further comprising an instruction to determine the certainty estimate of the trajectory of the vehicle.

Claims (18)

異種車両環境における自律車両動作用の方法であって、
自律車両からの車両センサデータに基づいて、該自律車両の方向において前方に移動している車両を検知することと、
検知された車両の軌跡情報に対する軌跡要求を送信することと、
前記軌跡要求に対する前記検知された車両による応答であって、前記検知された車両が、フルセットの自律車両動作を有する車両、自律車両動作の部分的な組を有する車両、および手動動作車両のいずれであるかを示す応答に基づいて、
前記検知された車両の軌跡の確実性推定値を判定し、
前記検知された車両との関係において前記自律車両動作の前記確実性推定値に比例した距離バッファを選択し、
前記自律車両の前記自律車両動作を変更するために、前記距離バッファに基づいて変更済みの軌跡計画を生成するべく、前記自律車両動作の軌跡計画を変更することと、
を有する方法。
A method for autonomous vehicle operation in a heterogeneous vehicle environment.
Detecting a vehicle moving forward in the direction of the autonomous vehicle based on vehicle sensor data from the autonomous vehicle,
Sending a track request for the detected vehicle track information and
A response by the detected vehicle to the trajectory request, wherein the detected vehicle is a vehicle having a full set of autonomous vehicle movements, a vehicle having a partial set of autonomous vehicle movements, or a manually operated vehicle. Based on the response indicating whether
Judging the certainty estimation value of the detected vehicle trajectory,
A distance buffer proportional to the certainty estimate of the autonomous vehicle operation in relation to the detected vehicle is selected.
In order to change the autonomous vehicle operation of the autonomous vehicle, the trajectory plan of the autonomous vehicle operation is changed in order to generate a changed trajectory plan based on the distance buffer.
The having, way.
前記変更済みの軌跡計画をブロードキャストすることを更に有する、請求項1に記載の方法。 The method of claim 1, further comprising broadcasting the modified trajectory plan. 前記軌跡要求に対する応答は、
既定の前方観察期間の予想軌跡を含む軌跡計画応答と、
前記検知された車両の準リアルタイム動作パラメータを含む準リアルタイム軌跡応答と、
ヌル応答と、
のうちの少なくとも1つを有する、請求項1に記載の方法。
The response to the trajectory request is
A trajectory planning response that includes the expected trajectory for a given forward observation period,
The quasi-real-time trajectory response including the quasi-real-time operation parameters of the detected vehicle and
Null response and
The method of claim 1, wherein the method comprises at least one of.
前記軌跡計画応答は、第1確実性推定値に関係しており、
前記準リアルタイム軌跡応答は、第2確実性推定値に関係しており、
前記ヌル応答は、第3確実性推定値に関係している、請求項3に記載の方法。
The trajectory planning response is related to the first certainty estimate.
The quasi-real-time trajectory response is related to the second certainty estimate.
The method of claim 3, wherein the null response is related to a third certainty estimate.
前記応答に基づいて前記検知された車両の軌跡計画を推定し、これから、既定の前方観察期間の推定軌跡計画を生成することであって、前記推定軌跡計画は、微細な確実性推定値に関係していることと、The trajectory plan of the detected vehicle is estimated based on the response, and an estimated trajectory plan for a predetermined forward observation period is generated from the estimation. The estimated trajectory plan is related to a fine certainty estimation value. What you are doing and
前記応答に関係する粗い確実性推定値及び微細な確実性推定値に基づいて前記検知された車両の前記推定軌跡計画の前記確実性推定値を判定することと、Determining the certainty estimate of the estimated trajectory plan of the detected vehicle based on the coarse certainty estimate and the fine certainty estimate related to the response.
前記検知された車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択することと、Selecting the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the detected vehicle and
を有する、請求項1に記載の方法。The method according to claim 1.
異種車両環境における自律車両動作用の方法であって、A method for autonomous vehicle operation in a heterogeneous vehicle environment.
自律車両からの車両センサデータに基づいて、該自律車両の方向において前方に移動している車両を検知することと、Detecting a vehicle moving forward in the direction of the autonomous vehicle based on vehicle sensor data from the autonomous vehicle,
検知された車両の軌跡情報に対する軌跡要求を送信することと、Sending a track request for the detected vehicle track information and
前記軌跡要求に対する前記検知された車両による応答に基づいて、Based on the detected vehicle response to the trajectory request
前記検知された車両の軌跡の確実性推定値を判定し、Judging the certainty estimation value of the detected vehicle trajectory,
前記検知された車両との関係において前記自律車両動作の前記確実性推定値に比例した距離バッファを選択し、A distance buffer proportional to the certainty estimate of the autonomous vehicle operation in relation to the detected vehicle is selected.
前記自律車両の前記自律車両動作を変更するために、前記距離バッファに基づいて変更済みの軌跡計画を生成するべく、前記自律車両動作の軌跡計画を変更することと、In order to change the autonomous vehicle operation of the autonomous vehicle, the trajectory plan of the autonomous vehicle operation is changed in order to generate a changed trajectory plan based on the distance buffer.
を有し、Have,
前記軌跡要求に対応する前記応答がヌル応答を含む際に、前記検知された車両の前記軌跡の前記確実性推定値は、When the response corresponding to the track request includes a null response, the certainty estimate of the track of the detected vehicle is
前記自律車両からの前記車両センサデータに基づいて前記検知された車両の軌跡安定性状態を推定することと、Estimating the track stability state of the detected vehicle based on the vehicle sensor data from the autonomous vehicle, and
前記軌跡安定性状態から前記検知された車両の前記軌跡の前記確実性推定値を判定することと、Determining the certainty estimation value of the track of the detected vehicle from the track stability state,
前記検知された車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択することと、Selecting the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the detected vehicle and
により、判定される、方法。The method determined by.
異種車両環境における自律車両動作用の方法であって、A method for autonomous vehicle operation in a heterogeneous vehicle environment.
前記自律車両動作の下にある複数の車両のうちのリード自律車両の車両センサデータに基づいて、前記リード自律車両の方向において前方に移動している車両を検知することと、Detecting a vehicle moving forward in the direction of the lead autonomous vehicle based on the vehicle sensor data of the lead autonomous vehicle among a plurality of vehicles under the autonomous vehicle operation.
前記検知された車両の軌跡情報に対する軌跡要求を送信することと、Sending a locus request for the detected locus information of the vehicle and
前記検知された車両による前記軌跡要求に対する応答であって、前記検知された車両が、フルセットの自律車両動作を有する車両、自律車両動作の部分的な組を有する車両、および手動動作車両のいずれであるかを示す応答に基づいて、A response to the trajectory request by the detected vehicle, wherein the detected vehicle is a vehicle having a full set of autonomous vehicle movements, a vehicle having a partial set of autonomous vehicle movements, or a manually operated vehicle. Based on the response indicating whether
前記検知された車両の軌跡の確実性推定値を判定し、Judging the certainty estimation value of the detected vehicle trajectory,
前記検知された車両との関係において前記リード自律車両用の距離バッファを選択し、The distance buffer for the lead autonomous vehicle is selected in relation to the detected vehicle.
前記複数の車両にブロードキャストするために、前記距離バッファに基づいて変更済みの軌跡計画を生成するべく、前記リード自律車両の軌跡計画を変更することと、To modify the locus plan of the lead autonomous vehicle to generate a modified locus plan based on the distance buffer in order to broadcast to the plurality of vehicles.
を有する、方法。 The method.
前記変更済みの軌跡計画を前記複数の車両にブロードキャストすることを更に有する、請求項7に記載の方法。7. The method of claim 7, further comprising broadcasting the modified trajectory plan to the plurality of vehicles. 前記軌跡要求に対する応答は、The response to the trajectory request is
既定の前方観察期間の予想軌跡を含む軌跡計画応答と、A trajectory planning response that includes the expected trajectory for a given forward observation period,
前記検知された車両の準リアルタイム動作パラメータを含む準リアルタイム軌跡応答と、The quasi-real-time trajectory response including the quasi-real-time operation parameters of the detected vehicle and
ヌル応答と、Null response and
のうちの少なくとも1つを有する、請求項7に記載の方法。7. The method of claim 7, comprising at least one of.
前記軌跡計画応答は、第1確実性推定値に関係しており、The trajectory planning response is related to the first certainty estimate.
前記準リアルタイム軌跡応答は、第2確実性推定値に関係しており、The quasi-real-time trajectory response is related to the second certainty estimate.
前記ヌル応答は、第3確実性推定値に関係している、請求項9に記載の方法。The method of claim 9, wherein the null response is related to a third certainty estimate.
前記応答に基づいて前記検知された車両用の軌跡計画を推定し、これから、既定の前方観察期間の推定軌跡計画を生成することであって、前記推定軌跡計画は、微細な確実性推定値に関係していることと、The trajectory plan for the detected vehicle is estimated based on the response, and the estimated trajectory plan for the predetermined forward observation period is generated from the estimation. The estimated trajectory plan is converted into a fine certainty estimation value. Being involved and
前記応答に関係する粗い確実性推定値及び前記微細な確実性推定値に基づいて前記検知された車両の前記推定軌跡計画の前記確実性推定値を判定することと、Determining the certainty estimate of the estimated trajectory plan of the detected vehicle based on the coarse certainty estimate and the fine certainty estimate related to the response.
前記検知された車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択することと、Selecting the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the detected vehicle and
を有する、請求項7に記載の方法。7. The method of claim 7.
前記軌跡要求に対する前記応答がヌル応答を含む際に、前記検知された車両の軌跡の前記確実性推定値は、When the response to the track request includes a null response, the certainty estimate of the detected vehicle trajectory is
自律車両からの前記車両センサデータに基づいて前記検知された車両の軌跡安定性状態を推定することと、Estimating the track stability state of the detected vehicle based on the vehicle sensor data from the autonomous vehicle, and
前記軌跡安定性状態から前記検知された車両の軌跡の前記確実性推定値を判定することと、Determining the certainty estimation value of the detected vehicle trajectory from the trajectory stability state, and
前記検知された車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択することと、Selecting the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the detected vehicle and
により、判定される、請求項7に記載の方法。7. The method of claim 7.
異種車両環境における自律車両動作用の車両制御ユニットであって、A vehicle control unit for autonomous vehicle operation in a heterogeneous vehicle environment.
車両ネットワークとの間の通信をサービスするための無線通信インターフェイスと、A wireless communication interface for servicing communication with the vehicle network,
前記無線通信インターフェイスに、且つ、複数の車両センサ装置に、通信自在に結合されたプロセッサと、A processor that is communicatively coupled to the wireless communication interface and to a plurality of vehicle sensor devices.
前記プロセッサに通信自在に結合されたメモリと、A memory that is communicatively coupled to the processor and
を有し、Have,
前記メモリは、The memory is
前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、When executed by the processor, the processor
自律車両からの車両センサデータに基づいて、前記自律車両の方向において前方に移動している車両を検知し、Based on the vehicle sensor data from the autonomous vehicle, the vehicle moving forward in the direction of the autonomous vehicle is detected, and the vehicle is detected.
前記検知された車両の軌跡情報に対する軌跡要求を送信し、A locus request for the detected locus information of the vehicle is transmitted, and the locus request is transmitted.
前記軌跡要求に対する応答であって、前記検知された車両が、フルセットの自律車両動作を有する車両、自律車両動作の部分的な組を有する車両、および手動動作車両のいずれであるかを示す応答を受け取る、A response to the trajectory request that indicates whether the detected vehicle is a vehicle with a full set of autonomous vehicle movements, a vehicle with a partial set of autonomous vehicle movements, or a manually operated vehicle. Receive,
ようにする命令を含む車両検出モジュールと、A vehicle detection module that contains instructions to
前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、When executed by the processor, the processor
前記応答に基づいて、前記検知された車両の軌跡の確実性推定値を判定し、Based on the response, the certainty estimation value of the detected vehicle trajectory is determined.
前記検知された車両及び前記確実性推定値との関係において前記自律車両用の距離バッファを選択し、且つ、The distance buffer for the autonomous vehicle is selected in relation to the detected vehicle and the certainty estimate, and
前記距離バッファに基づいて変更済みの軌跡計画を生成するべく、前記自律車両の軌跡計画を変更する、Modifying the locus plan of the autonomous vehicle to generate a modified locus plan based on the distance buffer.
ようにする命令を含む軌跡計画変更モジュールと、A trajectory plan change module that contains instructions to
を含む、車両制御ユニット。Including vehicle control unit.
前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、前記変更済みの軌跡計画をブロードキャストするようにする命令を含む送信モジュールを更に有する、請求項13に記載の車両制御ユニット。13. The vehicle control unit of claim 13, further comprising a transmission module that comprises an instruction that causes the processor to broadcast the modified trajectory plan when executed by the processor. 前記軌跡要求に対する応答は、The response to the trajectory request is
既定の前方観察期間の予想軌跡を含む軌跡計画応答と、A trajectory planning response that includes the expected trajectory for a given forward observation period,
前記検知された車両の準リアルタイム動作パラメータを含む準リアルタイム軌跡応答と、The quasi-real-time trajectory response including the quasi-real-time operation parameters of the detected vehicle and
ヌル応答と、Null response and
のうちの少なくとも1つを有する、請求項13に記載の車両制御ユニット。13. The vehicle control unit according to claim 13, wherein the vehicle control unit has at least one of them.
前記軌跡計画応答は、第1確実性推定値に関係しており、The trajectory planning response is related to the first certainty estimate.
前記準リアルタイム軌跡応答は、第2確実性推定値に関係しており、The quasi-real-time trajectory response is related to the second certainty estimate.
前記ヌル応答は、第3確実性推定値に関係している、請求項15に記載の車両制御ユニット。The vehicle control unit according to claim 15, wherein the null response is related to a third certainty estimate.
前記軌跡計画変更モジュールは、前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、When the trajectory plan change module is executed by the processor, the processor
前記応答に基づいて前記検知された車両用の軌跡計画を推定し、且つ、これから、既定の前方観察期間の推定軌跡計画を生成し、前記推定軌跡計画は、微細な確実性推定値に関係しており、Based on the response, the track plan for the detected vehicle is estimated, and from this, an estimated track plan for a predetermined forward observation period is generated, and the estimated track plan is related to a fine certainty estimation value. And
前記応答に関係する粗い確実性推定値及び前記微細な確実性推定値に基づいて前記検知された車両の前記推定軌跡計画の前記確実性推定値を判定し、Based on the coarse certainty estimated value related to the response and the fine certainty estimated value, the certainty estimated value of the estimated trajectory plan of the detected vehicle is determined.
前記検知された車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択する、Select the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the detected vehicle.
ようにする命令をさらに含む、請求項13に記載の車両制御ユニット。13. The vehicle control unit according to claim 13, further comprising an instruction to do so.
異種車両環境における自律車両動作用の車両制御ユニットであって、A vehicle control unit for autonomous vehicle operation in a heterogeneous vehicle environment.
車両ネットワークとの間の通信をサービスするための無線通信インターフェイスと、A wireless communication interface for servicing communication with the vehicle network,
前記無線通信インターフェイスに、且つ、複数の車両センサ装置に、通信自在に結合されたプロセッサと、A processor that is communicatively coupled to the wireless communication interface and to a plurality of vehicle sensor devices.
前記プロセッサに通信自在に結合されたメモリと、A memory that is communicatively coupled to the processor and
を有し、Have,
前記メモリは、The memory is
前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、When executed by the processor, the processor
自律車両からの車両センサデータに基づいて、前記自律車両の方向において前方に移動している車両を検知し、Based on the vehicle sensor data from the autonomous vehicle, the vehicle moving forward in the direction of the autonomous vehicle is detected, and the vehicle is detected.
前記検知された車両の軌跡情報に対する軌跡要求を送信し、A locus request for the detected locus information of the vehicle is transmitted, and the locus request is transmitted.
前記軌跡要求に対する応答を受け取る、Receive a response to the trajectory request,
ようにする命令を含む車両検出モジュールと、A vehicle detection module that contains instructions to
前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、When executed by the processor, the processor
前記応答に基づいて、前記検知された車両の軌跡の確実性推定値を判定し、Based on the response, the certainty estimation value of the detected vehicle trajectory is determined.
前記検知された車両及び前記確実性推定値との関係において前記自律車両用の距離バッファを選択し、且つ、The distance buffer for the autonomous vehicle is selected in relation to the detected vehicle and the certainty estimate, and
前記距離バッファに基づいて変更済みの軌跡計画を生成するべく、前記自律車両の軌跡計画を変更する、Modifying the locus plan of the autonomous vehicle to generate a modified locus plan based on the distance buffer.
ようにする命令を含む軌跡計画変更モジュールと、A trajectory plan change module that contains instructions to
を含み、Including
前記軌跡計画変更モジュールは、前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、When the trajectory plan change module is executed by the processor, the processor
前記軌跡要求に対する前記応答がヌル応答を含む際に、When the response to the trajectory request includes a null response
前記自律車両からの前記車両センサデータに基づいて前記検知された車両の軌跡安定性状態を推定し、The track stability state of the detected vehicle is estimated based on the vehicle sensor data from the autonomous vehicle, and the track stability state of the detected vehicle is estimated.
前記軌跡安定性状態から前記検知された車両の前記軌跡の前記確実性推定値を判定し、From the track stability state, the certainty estimation value of the track of the detected vehicle is determined.
前記検知された車両との関係において前記自律車両用の前記距離バッファを選択する、Select the distance buffer for the autonomous vehicle in relation to the detected vehicle.
ことにより、前記検知された車両の軌跡の前記確実性推定値を判定するようにする更なる命令を含む、車両制御ユニット。A vehicle control unit that further comprises an instruction to determine the certainty estimate of the detected vehicle trajectory.
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Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6897495B2 (en) 2017-10-27 2021-06-30 トヨタ自動車株式会社 Vehicle allocation system and vehicle allocation method
US10831188B2 (en) * 2017-11-07 2020-11-10 Zoox, Inc. Redundant pose generation system
US11372100B2 (en) * 2018-10-23 2022-06-28 Baidu Usa Llc Radar object classification and communication using smart targets
US11221405B2 (en) * 2018-10-25 2022-01-11 Baidu Usa Llc Extended perception based on radar communication of autonomous driving vehicles
KR20200057819A (en) * 2018-11-13 2020-05-27 현대자동차주식회사 Parking control system for autonomous vehicle
EP3770881B1 (en) * 2019-07-26 2023-11-15 Volkswagen AG Methods, computer programs, apparatuses, a vehicle, and a traffic entity for updating an environmental model of a vehicle
US20220363254A1 (en) * 2019-08-27 2022-11-17 Lg Electronics Inc. Method for transmitting and receiving signal by vehicle in wireless communication system, and vehicle therefor
CN112712729B (en) * 2019-10-26 2023-01-06 华为技术有限公司 Method and system for predicting motion trajectory
US20210245758A1 (en) * 2020-02-11 2021-08-12 Ford Global Technologies, Llc V2x traffic maneuver handshaking between traffic participants
AT524685B1 (en) * 2021-01-22 2022-08-15 Rosenbauer Int Ag Method for providing and operating a vehicle convoy
DE102021105052A1 (en) * 2021-03-03 2022-09-08 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Automatically driving an ego vehicle depending on trajectory data from another vehicle
DE102021109425B3 (en) * 2021-04-15 2022-07-21 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Method for controlling a vehicle and control device for a vehicle
US12021107B2 (en) 2022-06-03 2024-06-25 Lg Innotek Co., Ltd. Systems and methods for breakdown voltage correction in Geiger-mode avalanche photodiode (APD) focal plane arrays (FPA)
US12043290B2 (en) 2022-06-08 2024-07-23 Ford Global Technologies, Llc State identification for road actors with uncertain measurements based on compliant priors

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5295551A (en) * 1986-03-06 1994-03-22 Josef Sukonick System for the cooperative driving of two or more vehicles
JP4525670B2 (en) * 2006-11-20 2010-08-18 トヨタ自動車株式会社 Travel control plan generation system
JP2008146168A (en) * 2006-12-06 2008-06-26 Toyota Motor Corp Cruise control device
US8676466B2 (en) * 2009-04-06 2014-03-18 GM Global Technology Operations LLC Fail-safe speed profiles for cooperative autonomous vehicles
EP2390744B1 (en) * 2010-05-31 2012-11-14 Volvo Car Corporation Control system for travel in a platoon
CN104054119B (en) 2012-01-20 2016-08-24 丰田自动车株式会社 Vehicle behavior prediction device and vehicle behavior prediction method and drive supporting device
US8457827B1 (en) 2012-03-15 2013-06-04 Google Inc. Modifying behavior of autonomous vehicle based on predicted behavior of other vehicles
DE102012208256A1 (en) * 2012-05-16 2013-11-21 Continental Teves Ag & Co. Ohg Method and system for autonomously tracking a follower vehicle on the track of a Leader vehicle
US8948995B2 (en) 2012-06-28 2015-02-03 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Preceding vehicle state prediction
DE102013005073A1 (en) 2013-03-22 2014-09-25 Volkswagen Aktiengesellschaft Method and warning device for securing a danger spot, especially in road traffic
US9254846B2 (en) 2013-05-03 2016-02-09 Google Inc. Predictive reasoning for controlling speed of a vehicle
WO2015068501A1 (en) * 2013-11-08 2015-05-14 本田技研工業株式会社 Convoy travel control device
US9091558B2 (en) * 2013-12-23 2015-07-28 Automotive Research & Testing Center Autonomous driver assistance system and autonomous driving method thereof
DE102014202453B4 (en) 2014-02-11 2018-12-06 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Methods and systems for autonomous vehicle detection, distance measurement and distance control
US9304515B2 (en) 2014-04-24 2016-04-05 Lenovo Enterprise Solutions (Singapore) Pte. Ltd. Regional operation modes for autonomous vehicles
JP6067623B2 (en) * 2014-06-27 2017-01-25 本田技研工業株式会社 Travel control device
JP6354424B2 (en) * 2014-07-29 2018-07-11 日産自動車株式会社 Vehicle control device
JP6406164B2 (en) * 2015-08-10 2018-10-17 株式会社デンソー Information transmission device, electronic control device, information transmission device, and electronic control system
US10007271B2 (en) * 2015-12-11 2018-06-26 Avishtech, Llc Autonomous vehicle towing system and method
DE102015225242A1 (en) * 2015-12-15 2017-06-22 Volkswagen Aktiengesellschaft Method and system for automatically controlling a follower vehicle with a scout vehicle
DE102015225241A1 (en) * 2015-12-15 2017-06-22 Volkswagen Aktiengesellschaft Method and system for automatically controlling a following vehicle with a fore vehicle
US20180370530A1 (en) * 2015-12-25 2018-12-27 Pioneer Corporation Predicting apparatus, prediction system, prediction method, and prediction program
US10862970B2 (en) * 2017-06-16 2020-12-08 Ford Global Technologies, Llc Call-ahead downloading to vehicles

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